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# 🟢 介紹

本章介紹如何使 LLM 產生的結果更加可靠，以及如何透過檢查來確保 LLM 產生結果的可靠性。

在一定程度上，前面介紹的大部分技術都與提高補全準確度及可靠性有關，特別是自我一致性(@wang2022selfconsistency)。然而，除了基本提示策略之外，還有許多其他技術可以用於提高可靠性。

%%LLMs|LLM%% 存在各種問題，包括幻覺(@ye2022unreliability)、採用 %%CoT|CoT prompting%% 方法的錯誤解釋(@ye2022unreliability)，以及多種偏差，包括多數標籤偏差、近期偏差和常見令牌偏差(@zhao2021calibrate)。此外，在處理敏感話題時，zero-shot 思維鏈可能會產生特別的偏差(@shaikh2022second)。

一些常見的解決方案包括使用校準器消除*先驗*偏差，使用驗證器對補全結果進行評分，以及在補全結果中增進多樣性。
